3D 视觉

NG-GS: NeRF-Guided 3D Gaussian Splatting Segmentation

NG-GS: 基于NeRF引导的3D高斯点云分割

Yi He, Tao Wang, Yi Jin, Congyan Lang, Yidong Li, Haibin Ling

机构 * Key Laboratory of Big Data and Artificial Intelligence in Transportation, Ministry of Education（交通大数据与人工智能联合实验室，教育部） ； School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机与信息学院） ； Department of Artificial Intelligence, Westlake University（西湖大学人工智能学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：NeRF(title,title_cn)；Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；novel view synthesis(abstract)

AI总结 本文提出NG-GS框架，通过掩码方差分析识别边界模糊的高斯点，利用RBF插值和多分辨率哈希编码构建连续特征场，结合NeRF模块实现高质量3D高斯点云分割。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

PDF-GS: Progressive Distractor Filtering for Robust 3D Gaussian Splatting

PDF-GS：渐进式干扰过滤用于鲁棒的3D高斯点划法

Kangmin Seo, MinKyu Lee, Tae-Young Kim, ByeongCheol Lee, JoonSeoung An, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 PDF-GS通过渐进多阶段优化增强3D高斯点划法的自过滤能力，有效去除干扰，实现高质量重建，优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR Findings 2026. Project Page: https://kangrnin.github.io/PDF-GS

TokenGS: Decoupling 3D Gaussian Prediction from Pixels with Learnable Tokens

TokenGS: 通过可学习的标记解耦3D高斯预测与像素

Jiawei Ren, Michal Jan Tyszkiewicz, Jiahui Huang, Zan Gojcic

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(summary_cn,abstract)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TokenGS通过自监督渲染损失直接回归3D均值坐标，改进了3DGS预测的鲁棒性与效率，实现了更规则的几何和更平衡的3DGS分布，支持多视图不一致性和姿态噪声的鲁棒性。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/tokengs

HY-World 2.0: A Multi-Modal World Model for Reconstructing, Generating, and Simulating 3D Worlds

HY-World 2.0：一个多模态世界模型用于重建、生成和模拟3D世界

Team HY-World, Chenjie Cao, Xuhui Zuo, Zhenwei Wang, Yisu Zhang, Junta Wu, Zhenyang Liu, Yuning Gong, Yang Liu, Bo Yuan, Chao Zhang, Coopers Li, Dongyuan Guo, Fan Yang, Haiyu Zhang, Hang Cao, Jianchen Zhu, Jiaxin Lin, Jie Xiao, Jihong Zhang, Junlin Yu, Lei Wang, Lifu Wang, Lilin Wang, Linus, Minghui Chen, Peng He, Penghao Zhao, Qi Chen, Rui Chen, Rui Shao, Sicong Liu, Wangchen Qin, Xiaochuan Niu, Xiang Yuan, Yi Sun, Yifei Tang, Yifu Sun, Yihang Lian, Yonghao Tan, Yuhong Liu, Yuyang Yin, Zhiyuan Min, Tengfei Wang, Chunchao Guo

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract,abstract_cn)；3DGS(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 HY-World 2.0通过多模态输入生成高保真3D场景，改进了先前版本，引入了多项创新以提升全景真实性、3D场景理解和规划能力，并升级了WorldStereo和WorldMirror模型，实现了3D世界交互探索。

Comments Project Page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/ ; Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-World-2.0

One-shot Compositional 3D Head Avatars with Deformable Hair

单张图像生成可组合的3D头部化身与可变形头发

Yuan Sun, Xuan Wang, WeiLi Zhang, Wenxuan Zhang, Yu Guo, Fei Wang

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：3DGS(abstract,abstract_cn)；Gaussian Splatting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种单张图像生成完整3D头部化身的方法，通过分离头发与面部区域，结合图像到3D提升技术，实现更逼真的头发动态和面部细节。

Comments project page: https://yuansun-xjtu.github.io/CompHairHead.io